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Classification and Regression Trees (Wadsworth Statistics/Probability) (Englisch) Taschenbuch – 1. Januar 1984


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Produktinformation

  • Taschenbuch: 358 Seiten
  • Verlag: Crc Pr Inc; Auflage: Revised. (1. Januar 1984)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0412048418
  • ISBN-13: 978-0412048418
  • Größe und/oder Gewicht: 1,9 x 16,5 x 24,1 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.5 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (4 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 240.382 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)
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At the University of California, San Diego Medical Center, when a heart attack patient is admitted, 19 variables are measured during the first 24 hours. Lesen Sie die erste Seite
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen

Von J. Stephan on 30. Januar 2013
Format: Taschenbuch
Among the best Machine Learning Books I read so far. Researchers familiar with machine learning and tree based approaches will read the first three chapters in no time. Many examples and applications are given. Basic tree properties are well explained in a formal and informal way. Even in 2013 It is inspiring for conducting useful simulation studies.
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Format: Taschenbuch
This book is a must-have for all serious decision trees researchers. It explains the underlying algorithms of classification and regression trees methods in details. It's not for beginners though. It's a bit outdated by now as trees methodology has advanced much with the invention of boosting, bagging, and arcing.
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Format: Taschenbuch
The book was a very good introduction to Classification andRegression Trees, and coupled with the software ( ) make for apowerful approach to solving traditional classification problems.
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Format: Taschenbuch
A good introduction to classification and regression trees with a variety of examples. You need never regress again! Many will find some of the technical topics difficult but then I found the statistical grounding to be rewarding in the end. My only complaint is that the book is near worthless to practitioners like myself without software which is a little hard to find and then pricey.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)

Amazon.com: 6 Rezensionen
36 von 36 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
the book that made tree classification algorithms work better through the concept of pruning 24. Januar 2008
Von Michael R. Chernick - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
In 1984 Brieman, Olshen, Friedman and Stone published this book and produced a software product called CART that made tree classification popular. These algorithms were very useful in medical applications and the book illustrated some simple success stories particularly ones from Richard Olshen's experience working in the Medical School at UC San Diego.

Olshen and Gordon did some of the work on the asymptotic theory of recursive partitioning that made the methodology credible to the statistical research community. The methods began to be applied to pattern recognition problems and also to the development of expert systems. Today data miners use these tools.

These ideas goes back a lot further than these authors. However, previous attempts at recursive partitioning algorithms tended to grow trees with too many terminal nodes. These authors introduced two important ideas. One was to grow the trees overly long and then prune them back. The second was to continually use cross-validation to evaluate the trees.

This book is still very valuable 24 years after it was first published. It is also readible by general audiences for the most part. It now stands as a classic text on the subject of classification and regression trees. There are also books that followed in its footsteps and other places where tree structure comes into play.
21 von 22 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
A must have for all serious decision trees researchers 5. Mai 2000
Von T.S. Lim - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
This book is a must-have for all serious decision trees researchers. It explains the underlying algorithms of classification and regression trees methods in details. It's not for beginners though. It's a bit outdated by now as trees methodology has advanced much with the invention of boosting, bagging, and arcing.
19 von 20 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
tough sledding but worth it 23. Dezember 1998
Von Alan Mead (amead@soltec.net) - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
A good introduction to classification and regression trees with a variety of examples. You need never regress again! Many will find some of the technical topics difficult but then I found the statistical grounding to be rewarding in the end. My only complaint is that the book is near worthless to practitioners like myself without software which is a little hard to find and then pricey.
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
In a sense, is more valuable than many contemporary books on CART 24. Juli 2011
Von N. Tuzov - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
For me, this 1984-issued monograph is more valuable than many contemporary books on CART (I actually read the 1983 edition with gold & brown hardcover, but the contents is the same). The reason is that it shows the tortuous, painstaking trial and error process of creating and adjusting CART methodology.

Therefore, if your goal is to learn yet another statistical recipe quickly, this book is not for you. If, on the other hand, you want to pick up some of the research methodology of the great quantitative modelers, I can highly recommend it. It will positively affect your thinking and, in the end, you will be able to tackle quantitative problems a lot better, be it with or without CART.
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
The Original CART Resource 31. Mai 2007
Von Amazon Customer - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
This is the original textbook written by the pioneers of the Classification And Regression Trees algorithm, which has now been cited in over 2200 academic journals. While some of the material can be fairly complex, the authors take great pains to make the material accessible. Many examples are given, and the algorithm and process are broken down into discrete pieces. It is the single best resource I have encountered on the topic.

NOTE: One odd aspect of the text is that there has been absolutely ZERO effort has been expended on either graphic design or typesetting. Instead, it looks like a high school student typed it out late one night. If such details are important to you, you should skip this one.
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